投資人最希望看到的特性,創業者你具備了嗎?
投資人最希望看到的特性,創業者你具備了嗎?

譯者導讀:這篇文章可以看到VC投資人是怎麼來評量創辦人的,作者也針對各個特質講述了相關原因,雖然每個人的創業方式和心得都各有差異,但如果想創業的人不妨看看自己有沒有這些特質吧。

決心

這是我們認為最重要的一項。例如Y Combinator的創辦人一開始創立YC時,跟矽谷的迷思一樣,都認為創業者最需要的是聰明,畢竟,你不會想要創業者是笨的吧。但後來我們發現,只要你有一定程度的聰明就夠了,因為在創業的路上,你會遇到到重重阻礙,這時候你不能輕易的被打倒,最需要的就是決心,聰明則反而是其次。

WePay 的創辦人 Bill Clerico 和 Rich Aberman 就是個很好的例子,他們的創業跟金融有關,因此總是要跟很多規模很大的、甚至是有些官僚的公司進行協商,而通常當你的公司規模尚且不大,甚至還是很小的初創公司時,而你又必須靠跟大公司打交道來求生存,所以你常常都會感覺到被他們忽略。但 Bill Clerico 並沒有放棄,所以當對方打給他談事情時,最好照他的要求做,否則他可是不會放過你的喔。另外換一個角度來看,其實這些經歷也給初創公司帶來了更多的成長機會和空間。

彈性

不過所謂的決心也不是指說像是「絕不放棄你的夢想」的這種決心,因為在創業的世界裡,所有的事情都是瞬息萬變的,所以你要能接受半途改變夢想的事先準備。我能想到結合決心與彈性最好的譬喻就是美式足球裡的跑衛了,跑衛擁有達陣的決心,但為了達陣,有時候還是得繞旁邊跑,或甚至先向後退,最後才能達陣。

目前最經典的例子就是YC的 Daniel Gross 了,他一開始拿了個很爛的主意要申請YC時,我們就跟他說,假如他做別的,我們就資助他,他想了一秒,就直接說OK。接著在他決定要做 Greplin 前,他還想了兩個點子。最後他花了兩天準備Greplin,然後在Demo day報告給投資者們,引起投資者們很大的興趣,看來他每次都能逢凶化吉啊。
Alexandre Dulaunoy

圖說:創業過程中,你一定要做好改變想法的弹性準備,圖片來源:Alexandre Dulaunoy

而對於台灣的創業者們來說,你也一定要做好創業的彈性準備。如果你的這個idea沒有被接受,如何能在最短的時間給出另外一個同樣具備吸引力的想法,這除了考驗你的事前準備外,也是對你彈性思維佈局的巨大挑戰。

想像力

顯然聰明還是有一定的重要性的,尤其是在想像力方面。比起很快的解決一個問題,或是一個事先定義好的問題,更重要的是可以很快的想出一個驚人的點子。在創業的世界裡,很多點子一開始看起來蠻爛的。因為假如這些點子看起來很好的話,那一定就會有人正在做了。所以你需要的能力是,你可以創造出一個瘋狂程度剛好的點子。
對於創業者來說,一個瘋狂且適當的想法尤為重要

圖說:對於創業者來說,一個瘋狂且適當的想法尤為重要,圖片來源於ShutterStock

而實際上 Airbnb 就是一個這樣的例子。當投資人資助它時,甚至有很多人認為這個點子實在太瘋狂。根本不相信會有很多人想要住在別人家裡,而投資人資助它的原因也竟然是因為非常喜歡創辦人。例如當他們為了維持生活開始賣Obama & McCain 的玉米片時,投資人就已經認可他們了。最後,這個點子看來真的算是剛好的瘋狂。

機智

雖然大部分的創辦人都擁有很好的性格,他們通常眼睛都散發著一種像海盜般的炯炯光芒,他們是好人,不過並不是那種一板一眼的好人。他們在乎把大問題解決好,而不是去注意細部的禮節問題,他們喜歡挑戰傳統思維,但並不是衝撞規則,這也是為什麼我說他們非常機智。不過這點特質可能有點多餘,因為它感覺算是包含在想像力這個特質裡了。

Loopt 的創辦人 Sam Altman 是YC最成功的校友之一。有一次我們就問他說:你覺得申請表上該放什麼問題才能發掘更多跟你一樣的人呢?他意外的回答說,為了效率他會大膽的打破系統,來實現最快的便利。這裡指的是破解軟體系統,而不是電腦。這個問題因而變成我們現在最重視的一個問題。

友誼

實際上獨自一人創業是很困難的,大部分成功的創業,創辦人都有兩個或是三個。而創辦人之間的關係必須很堅固,他們必須真正的喜歡對方,相互包容和諒解,這樣的合作的才會好。創業對於創辦人之間的關係就好比是狗和襪子一樣,假如襪子可以輕易被脫掉的話,就彼此的關係必定會被撕裂。
圖說明

圖說:在選擇創業者之前,你一定要保證彼此有堅固的關係,圖片來源:TEDxArezzo

Justin.tv 的創辦人 Emmett Shear 和 Justin Kan 就是一個很好的例子,他們是很親近的朋友,合作無間。他們國小二年級就認識彼此了,他們很有默契,心靈相通。我確定他們跟所有的創辦人一樣,一定會有爭執,但我從來沒有感覺到過他們之間有無法解開的緊張危機。

本文作者為 Paul Graham,譯者為張育瑄,原文編譯自〈What We Look for in Founders

關鍵字: #創新創業
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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